PROMO 7.7! DISKON 98%
Belajar Data Science Bersertifikat, 12 Bulan hanya 177K!

0 Hari 2 Jam 59 Menit 38 Detik

Mengenal Statistik dan Penerapannya untuk Data Analyst

Belajar Data Science di Rumah 14-Juni-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-rabu-03-2024-06-16-134223_x_Thumbnail800.jpg

Halo teman-teman! Apakah kalian pernah mendengar istilah data analyst? Data analyst adalah sebuah profesi yang memiliki tugas untuk menganalisis data. Profesi ini banyak diminati oleh berbagai kalangan dan bahkan banyak orang yang memilih switch career untuk menjadi data analyst. Pada prakteknya, proses analisis data ini bisa menggunakan berbagai teknik statistik untuk data analyst. Pada artikel kali ini kita akan mengenali beberapa hal terkait statistik. Yuk simak bersama-sama!


Menjadi seorang data analyst kini termasuk salah satu profesi incaran kaum milenial. Tidak hanya kaum milenial, banyak pula para pekerja yang memilih untuk alih profesi menjadi data analyst walaupun harus mencoba belajar dari dasar. Untuk menjadi data analyst memang memerlukan banyak keahlian yang berkaitan, baik itu softskill maupun hardskill. Pada artikel kali ini khususnya kita akan mengenali beberapa teknik statistik untuk data analyst. Yuk, simak bersama-sama!


1. Pengertian Statistik

Statistik adalah hasil pengolahan data yang disajikan dalam bentuk tabel, grafik, diagram dan sebagainya. Statistik seringkali digunakan sebagai alat untuk mempermudah proses analisis data, Secara umum statistik memiliki tiga jenis, yaitu statistik khusus, statistik dasar dan statistik sektoral. Statistik ini seringkali digunakan untuk memproses jenis data kuantitatif di berbagai bidang seperti ekonomi, bisnis, pemasaran, manufaktur, pendidikan, dan lainnya. 

Data Analyst


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Jenis Data

Data terbagi menjadi beberapa jenis tergantung dari skala yang digunakan. Berdasarkan skala pengukuran, data terbagi menjadi empat jenis, yaitu:

  • data nominal, data statistik dengan cara penyusunan angka atau bilangan berdasarkan kategori tertentu tanpa memperhatikan urutan

  • data ordinal, data statistik dengan cara penyusunan angka atau bilangan berdasarkan kategori tertentu dengan memperhatikan urutan

  • data interval, data statistik dengan cara penyusunan antara kategori satu dengan lainnya disusun berdasarkan jarak yang sama

  • data rasio, data statistik dengan cara penyusunan dengan cara membandingkan antara satu dengan lainnya


3. Tipe Data

Statistik adalah suatu ilmu yang berkaitan dengan data. Data secara umum memiliki berbagai jenis dan tipe. Secara wujudnya dapat bisa dikategorikan menjadi dua kategori yaitu data numerik dan data kategorik.


Data numerik merupakan data yang berupa angka dan bisa dilakukan perhitungan matematika, contohnya seperti bilangan bulat dan suhu udara. Data kategorik merupakan data yang tidak bisa diterapkan menggunakan operasi matematik, contohnya seperti warna baju dan nama kota.


4. Teknik Statistik

Pada proses analisis data diperlukan penggunaan teknik statistik untuk memudahkan proses analisis. Teknik statistik untuk analisis data ini bisa digunakan sesuai dengan keperluan. Beberapa teknik statistik yang bisa digunakan antara lain:

  • teknik korelasi, teknik untuk mengetahui hubungan linear antara dua variabel

  • teknik regresi, teknik untuk menguji apakah terdapat pengaruh antara satu variabel dengan variabel lainnya

  • analisis deskriptif, untuk mendeskripsikan atau menggambarkan suatu kejadian

  • analisis survival. untuk menganalisis kelangsungan hidup

Data Analyst


Baca juga : Data Analyst vs Data Scientist, Yuk Kenali Perbedaannya 


Seorang data analyst perlu memiliki berbagai skill yang diperlukan untuk melaksanakan tugas dan tanggung jawabnya. Untuk mengasah skill yang dimiliki memerlukan latihan atau dasar ilmu yang sesuai. Kamu bisa belajar statistik untuk data analyst di DQLab.


DQLab menyajikan materi secara teori maupun praktek. Selain itu di DQLab pun menyediakan berbagai modul dan ebook dengan materi yang beragam sesuai kebutuhan.


Cara bergabungnya sangat mudah. Langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan nikmati belajar data science DQLab dan ikuti  Bootcamp Data Analyst with SQL and Python.


Penulis : Latifah Uswatun Khasanah

Editor : Annissa Widya Davita



Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login